(57)【要約】  本発明は、訓練されるデータが既知のトピックに属するのか新しいトピックに属するのかを識別する際に使用するための、トピックを区別するための方法及び機器を開示する。トピックを区別するための方法は、既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、抽出したデータにマーク付けし、マーク付けしたデータ及び訓練されるデータを訓練データセットへとマージすること、次に訓練データが属するトピックを得るために訓練データセットをクラスタリングすること、及びクラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って最後に区別することを含む。本発明の機器は、データ抽出モジュール、クラスタリングモジュール、及びトピック区別モジュールを含む。本発明の方法及び機器は、質問についての人間の理解と機械の理解との差を減らし、顧客が行う質問を正確に区別することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
訓練されるデータが既知のトピックに属するのか新しいトピックに属するのかを識別する際に使用するための、トピックを区別するための方法であって、
既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、前記抽出したデータにマーク付けし、前記マーク付けしたデータ及び前記訓練されるデータを訓練データセットへとマージすること、
訓練データが属するトピックを得るために前記訓練データセットをクラスタリングすること、及び
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを前記マーク付けしたデータに従って区別すること
を含む、方法。
【請求項２】
前記訓練データセットをクラスタリングする前記ステップ内で潜在的ディリクレ配分（ＬＤＡ）クラスタリング法が使用される、請求項１に記載のトピックを区別するための方法。
【請求項３】
前記ＬＤＡクラスタリング法を使用してクラスタリングすることによって得られるトピックの数が既知のトピックの数よりも多い、請求項２に記載のトピックを区別するための方法。
【請求項４】
既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、前記抽出したデータにマーク付けし、前記マーク付けしたデータ及び前記訓練されるデータを訓練データセットへとマージする前記ステップ内で、前記マーク付けしたデータが前記訓練されるデータよりも少ない、請求項１に記載のトピックを区別するための方法。
【請求項５】
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを前記マーク付けしたデータに従って区別する前記ステップは、
既知のトピックの全てのマーク付けしたデータが１つのトピック内でのみ現れる場合、そのトピックを既知のトピックとして区別すること、及び
あるトピック内に既知のトピックのマーク付けしたデータのいずれも現れない場合、そのトピックを新しいトピックとして区別すること
を含む、請求項１に記載のトピックを区別するための方法。
【請求項６】
前記訓練データが属するトピックを得るために前記訓練データセットをクラスタリングする前記ステップが、
各トピック下の各キーワードに対応する確率をクラスタリングによって得ること
を更に含む、請求項５に記載のトピックを区別するための方法。
【請求項７】
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを前記マーク付けしたデータに従って区別する前記ステップが、
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを、クラスタリングによって得られる各トピックに対応するキーワードに従って更に判断すること
を更に含む、請求項６に記載のトピックを区別するための方法。
【請求項８】
訓練されるデータが既知のトピックに属するのか新しいトピックに属するのかを識別する際に使用するための、トピックを区別するための機器であって、
既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、前記抽出したデータにマーク付けし、前記マーク付けしたデータ及び前記訓練されるデータを訓練データセットへとマージするように構成されるデータ抽出モジュールと、
訓練データが属するトピックを得るために前記訓練データセットをクラスタリングするように構成されるクラスタリングモジュールと、
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを前記マーク付けしたデータに従って区別するように構成されるトピック区別モジュールと
を含む、機器。
【請求項９】
前記クラスタリングモジュールが、潜在的ディリクレ配分（ＬＤＡ）クラスタリング法を使用することによって前記訓練データセットをクラスタリングする、請求項８に記載のトピックを区別するための機器。
【請求項１０】
前記ＬＤＡクラスタリング法を使用してクラスタリングすることによって得られるトピックの数が既知のトピックの数よりも多い、請求項９に記載のトピックを区別するための機器。
【請求項１１】
前記データ抽出モジュールが、既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、前記抽出したデータにマーク付けし、前記マーク付けしたデータ及び前記訓練されるデータを訓練データセットへとマージするとき、前記マーク付けしたデータが前記訓練されるデータよりも少ない、請求項８に記載のトピックを区別するための機器。
【請求項１２】
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを前記マーク付けしたデータに従って区別するとき、前記トピック区別モジュールが以下の操作：
既知のトピックの全てのマーク付けしたデータが１つのトピック内でのみ現れる場合、そのトピックを既知のトピックとして区別すること、及び
あるトピック内に既知のトピックのマーク付けしたデータのいずれも現れない場合、そのトピックを新しいトピックとして区別すること
を行う、請求項８に記載のトピックを区別するための機器。
【請求項１３】
訓練データが属するトピックを得るために前記クラスタリングモジュールが前記訓練データセットをクラスタリングすることが、
各トピック下の各キーワードに対応する確率をクラスタリングによって得ること
を更に含む、請求項１２に記載のトピックを区別するための機器。
【請求項１４】
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを前記マーク付けしたデータに従って区別するとき、前記トピック区別モジュールが以下のステップ：
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを、クラスタリングによって得られる各トピックに対応するキーワードに従って更に判断すること
を更に行う、請求項１３に記載のトピックを区別するための機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、参照によりその全内容を本明細書に援用する、２０１６年２月２６日に出願され「METHOD AND APPARATUS FOR DISTINGUISHING TOPICS」と題された中国特許出願第２０１６１０１０７３７３．８号の優先権を主張する。
【０００２】
技術分野
本発明はデータ処理技術の分野に関し、具体的にはトピックを区別するための方法及び機器に関する。
【背景技術】
【０００３】
背景技術
製品又はサービスを使用するとき、利用者は自分では答えることのできない質問又は尋ねる必要がある質問にしばしば遭遇し、その場合利用者は助けを得るために顧客サービスに問い合わせる。利用者は、様々な観点から毎日膨大な数の質問を行う。多くの利用者が同じ質問を尋ねる。一部の質問は顧客サービスによって既に知られている一方、一部の質問は過去に知られていない新しいものである。
【０００４】
利用者が行う質問を理解することは製品の設計及び改善に有用であり得る。例えば、新たに見いだされる質問は製品の改善すべき側面を明らかにする可能性が高い。古い質問に関する相談が増加し又は減少する場合、或る機能ブロックの利用者数が減少する可能性があり、そのことにも注目する必要がある。従って、多数の会話から質問を見つけ、新しい質問を古い質問と区別することが必要且つ重要である。
【０００５】
潜在的ディリクレ配分（ＬＤＡ）法は文書トピック生成モデルであり、多数の会話から質問を取得するのに適している。各文書は幾つかのトピックで構成される確率分布を表し、各トピックは幾つかの単語で構成される確率分布を表す。コーパス内の各文書は、Ｔ（繰返し試験及び他の方法によって事前に与えられる）トピックの多項分布に対応し、多項分布はθとして示される。各トピックは用語集（vocabulary）内のＶ単語の多項分布に対応し、多項分布はφとして示される。上記の用語集はコーパス内の全ての文書の全ての特有の単語で構成されるが、実際のモデリング中に一部のストップワードを除去する必要があり、語幹解釈プロセッション（stemming procession）等を行う必要もある。θ及びφは、ハイパパラメータα及びハイパパラメータβをそれぞれ有するディリクレ事前分布を有する。文書ｄ内の単語ごとに、文書に対応する多項分布θからトピックｚが抽出され、次いでトピックｚに対応する多項分布φから単語ｗが抽出される。このプロセスがＮｄ回繰り返され、文書ｄが生成される。ここではＮｄは文書ｄ内の単語の総数である。
【０００６】
ＬＤＡ法は教師なし機械学習技術である。ＬＤＡは大規模な文書集合又はコーパス内に隠されたトピック情報を識別し、クラスタリングによって質問を見つけるために使用され得る。但し、ＬＤＡ法自体は新しい質問を古い質問と区別することができない。更に、人間と機械とでは質問を異なるように理解する。一部の古い質問が新しい質問に分割されることがあり、クラスタリングによって得られる質問は必ずしも所望のものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
発明の概要
本発明の目的は、従来技術の以下の技術的問題、つまりクラスタリングによって得られるトピックが新しいトピックか古いトピックかを区別できないこと又はクラスタリングによって得られるトピックが必ずしも所望のものではないこと等を解決するためにトピックを区別するための方法及び機器を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を実現するために、本発明の技術的解決策は以下の通りである：
訓練されるデータ（data to be trained）が既知のトピックに属するのか新しいトピックに属するのかを識別する際に使用するための、トピックを区別するための方法であって、トピックを区別するためのこの方法は、
既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、抽出したデータにマーク付けし、マーク付けしたデータ及び訓練されるデータを訓練データセットへとマージすること、
訓練データが属するトピックを得るために訓練データセットをクラスタリングすること、及び
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別すること
を含む。
【０００９】
更に、訓練データセットをクラスタリングするステップ内でＬＤＡクラスタリング法が使用される。
【００１０】
更に、ＬＤＡクラスタリング法を使用してクラスタリングすることによって得られるトピックの数は既知のトピックの数よりも多い。
【００１１】
更に、既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、抽出したデータにマーク付けし、マーク付けしたデータ及び訓練されるデータを訓練データセットへとマージするステップ内で、マーク付けしたデータが訓練されるデータよりも少ない。
【００１２】
更に、クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別するステップは、
既知のトピックの全てのマーク付けしたデータが１つのトピック内でのみ現れる場合、そのトピックを既知のトピックとして区別すること、及び
あるトピック内に既知のトピックのマーク付けしたデータのいずれも現れない場合、そのトピックを新しいトピックとして区別すること
を含む。
【００１３】
更に、訓練データが属するトピックを得るために訓練データセットをクラスタリングするステップが、
各トピック下の各キーワードに対応する確率をクラスタリングによって得ること
を更に含む。
【００１４】
更に、クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別するステップが、
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを、クラスタリングによって得られる各トピックに対応するキーワードに従って更に判断すること
を更に含む。
【００１５】
本発明は、訓練されるデータが既知のトピックに属するのか新しいトピックに属するのかを識別する際に使用するための、トピックを区別するための機器を更に提供し、トピックを区別するためのこの機器は、
既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、抽出したデータにマーク付けし、マーク付けしたデータ及び訓練されるデータを訓練データセットへとマージするように構成されるデータ抽出モジュールと、
訓練データが属するトピックを得るために訓練データセットをクラスタリングするように構成されるクラスタリングモジュールと、
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別するように構成されるトピック区別モジュールと
を含む。
【００１６】
好ましくは、クラスタリングモジュールが、ＬＤＡクラスタリング法を使用することによって訓練データセットをクラスタリングする。
【００１７】
更に、ＬＤＡクラスタリング法を使用してクラスタリングすることによって得られるトピックの数は既知のトピックの数よりも多い。
【００１８】
更に、データ抽出モジュールが既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、抽出したデータにマーク付けし、マーク付けしたデータ及び訓練されるデータを訓練データセットへとマージするとき、マーク付けしたデータが訓練されるデータよりも少ない。
【００１９】
更に、クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別するとき、トピック区別モジュールが以下の操作：
既知のトピックの全てのマーク付けしたデータが１つのトピック内でのみ現れる場合、そのトピックを既知のトピックとして区別すること、及び
あるトピック内に既知のトピックのマーク付けしたデータのいずれも現れない場合、そのトピックを新しいトピックとして区別すること
を行う。
【００２０】
更に、訓練データが属するトピックを得るためにクラスタリングモジュールが訓練データセットをクラスタリングすることが、
各トピック下の各キーワードに対応する確率をクラスタリングによって得ること
を更に含む。
【００２１】
更に、クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別するとき、トピック区別モジュールが以下のステップ：
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを、クラスタリングによって得られる各トピックに対応するキーワードに従って更に判断すること
を更に行う。
【００２２】
本発明は、半教師付き方法が使用されるトピックを区別するための方法及び機器を提供する。少量のマーク付けしたデータを使用することにより、ＬＤＡに基づくクラスタリングによって得られるトピックが顧客サービスによって知られている質問かどうかが区別される。更に、質問についての人間の理解と機械の理解との差が減り、従って顧客が行う質問を正確に区別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明による、トピックを区別するための方法の流れ図である。
【図２】本発明による、トピックを区別するための機器の概略的な構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
詳細な説明
本発明の技術的解決策について添付図面及び実施形態を参照して以下で更に詳細に説明する。以下の実施形態は本発明に如何なる限定も課さない。
【００２５】
この実施形態では、顧客サービスプロセス内でしばしば生じる顧客相談を例に挙げる。概して、顧客サービスのスタッフは顧客との会話に従って顧客の質問を判断しなければならない。質問が新しい質問か古い質問かを更に判断することも製品の改善及び発展にとって重要である。この実施形態では、顧客と顧客サービスのスタッフとの間の会話を訓練データとして取り、顧客の質問を、多数の会話からＬＤＡクラスタリングによって取得する。顧客の質問はＬＤＡクラスタリングによって得られるトピックである。顧客の質問が新しい質問か古い質問かを更に判断する。
【００２６】
図１に示すように、この実施形態は以下のステップを含むトピックを区別するための方法を提供する：
ステップＳ１．既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、抽出したデータにマーク付けし、マーク付けしたデータ及び訓練されるデータを訓練データセットへとマージする。
【００２７】
この実施形態は、履歴的な経験データに基づいて幾つかの古い質問を集約し、それらの古い質問を既知のトピックと見なす。顧客サービスのスタッフが日々の仕事の中で経験を蓄積し、顧客との会話のデータに基づいて幾つかの既知のトピックを得る。それらの既知のトピックに対応する会話データから一部のデータが選択され、マーク付けされる。既知のトピックごとに、概して３〜５個の会話である少量のデータがマーク付けされる。マーク付けしたデータのオーダは訓練されるデータのオーダよりもはるかに小さく、そのことは訓練データのクラスタリング結果に影響を及ぼさない。
【００２８】
例えば、
Ａ．私は条件を満たしています。私は何故開くことができないのでしょうか？  マーク：開くことができない。
Ｂ．私は実名で認証されています。私は何故まだ開くことができないのでしょうか？  マーク：開くことができない。
Ｃ．私の友人は全員開くことができています。私は何故開くことができないのでしょうか？  マーク：開くことができない。
Ｄ．何故開くことができないのでしょうか？  マーク：開くことができない。
【００２９】
マーク付けしたデータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、及び訓練されるデータをその後のクラスタリングのために新たな訓練データセットへとマージする。
【００３０】
ステップＳ２．訓練データが属するトピックを得るために訓練データセットをクラスタリングする。
【００３１】
この実施形態はＬＤＡクラスタリング法を使用する。ＬＤＡクラスタリング法は教師なし機械学習技術である。ＬＤＡは大規模な文書集合又はコーパス内に隠されたトピック情報を識別するために使用され得る。
【００３２】
簡潔に、ＬＤＡクラスタリングは大量の文書をクラスタリングすることである（そのため教師なし学習である）。トピックはクラスであり、クラスタリングによって得られるトピックの数は事前に指定され、トピックの数には経験に基づく値が概して割り当てられる。この実施形態では、トピックの数が古い質問の数の３倍であり得る。クラスタリングの結果は確率である。例を使用することによって以下で説明を行う。以下のような幾つかの文があると仮定する：
１．私はブロッコリとバナナを食べるのが好きである。
２．私はバナナ及びホウレンソウのジュースと一緒に朝食を食べた。
３．あのドラゴンキャット（dragon cat）と子猫はとてもかわいい。
４．私の姉は昨日子猫を引き取った。
５．ブロッコリのかけらを噛んでいるこのかわいいハムスターを見てください。
【００３３】
これらの文にＬＤＡクラスタリングを行う場合、トピックＡ及びトピックＢのそれぞれである２つのトピックがクラスタリング後にできる。その後、ＬＤＡクラスタリング後に以下の内容が得られる：
文１及び文２：トピックＡに１００％属する
文３及び文４：トピックＢに１００％属する
文５：トピックＡに６０％属し、トピックＢに４０％属する
トピックＡ：３０％ブロッコリ、１５％バナナ、１０％朝食、１０％噛む、．．．（どの単語についてもトピックＡが食料のトピックに関係していることを知ることができる）
トピックＢ：２０％ドラゴンキャット（dragon cat）、２０％子猫、２０％かわいい、１５％ハムスター、．．．（どの単語についてもトピックＢが愛らしい動物のトピックに関係していることを知ることができる）
【００３４】
文５に関する結果は明らかに確率型のクラスタリング結果であることが分かる。この実施形態では、文５がトピックＡに属すると見なすことができる。文１及び文２はどちらも１００％の決定的結果となる。
【００３５】
更に、この例の結果を参照されたい。文ごとに得られる確率型のクラスタリング結果に加えて、トピックごとに代表語及び比率がある。トピックＡを例に挙げると、ブロッコリはトピックＡに対応する全ての単語の３０％に相当する。ＬＤＡアルゴリズムでは、各文書内の各単語がトピックに対応する。
【００３６】
ＬＤＡクラスタリング法により、この実施形態は訓練データが属するトピック及び対応する確率を訓練データセットから識別することができる。例えば、文５はトピックＡに６０％属し、トピックＢに４０％属する。各トピック下の各キーワードに対応する確率をクラスタリングによって更に得ることができ、そのためトピックが既知の質問か新しい質問かをそれらのキーワードに基づいて判断することができる。
【００３７】
本発明は、使用したクラスタリング法に限定されないことに留意すべきである。例えばＬＤＡクラスタリング法を使用することができ、Ｋ平均クラスタリング法も使用することができる。好ましくはＬＤＡクラスタリング法が使用される。ＬＤＡクラスタリング法は、訓練データに対応するトピック及びトピック内の各キーワードの確率を決定することができ、そのことはトピックの更なる分析及び判断の助けとなる。
【００３８】
ステップＳ３．クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別する。
【００３９】
ＬＤＡクラスタリング法を使用することによって訓練データが属するトピックを識別した後、クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別することができる。
【００４０】
具体的な判断方法は以下を含む：
１）既知のトピックの全てのマーク付けしたデータが１つのトピック内でのみ現れる場合、そのトピックは既知のトピックである。
２）あるトピック内に既知のトピックのマーク付けしたデータのいずれも現れない場合、そのトピックは新しいトピックである。
３）既知のトピックのマーク付けしたデータが異なるトピック内で現れる場合、マーク付けしたデータが現れるトピックは同じ既知のトピックの洗練されたトピックである可能性が高い。その場合、それらのトピックが既知のトピックか新しいトピックかを更に判断する必要がある。具体的な判断は各トピック内で現れるキーワードに従って手動で行うことができ、つまりキーワードが属するトピックに従って判断が行われる。ここでは詳細は記載しない。
【００４１】
例えば、
マーク付けした文Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが全てトピック１に属する場合、トピック１を既知のトピック、つまり古い質問「開くことができない」であると見なす。
【００４２】
Ａ、Ｂがトピック１に属し、Ｃ、Ｄがトピック２に属する場合、トピック１及びトピック２の両方が既知のトピック、つまり古い質問「開くことができない」である可能性があり、キーワードに基づいて更に判定される。
【００４３】
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのどれもトピック３に現れない場合、トピック３は新しいトピックである。
【００４４】
トピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別する場合、トピック内に現れるマーク付けしたデータの量に基づいて判断を行うことも可能であることに留意すべきである。トピック内に大量のマーク付けしたデータが現れる場合、そのトピックは古い質問だと見なされる。トピック内に現れる必要があるマーク付けしたデータの量は実際の状況に従って設定され得る。全てのマーク付けしたデータが現れるトピックだけを既知のトピックとして判定できることは必ずしも要求されない。
【００４５】
図２に示すように、この実施形態は、訓練されるデータが既知のトピックに属するのか新しいトピックに属するのかを識別する際に使用するための、トピックを区別するための機器を更に提供し、トピックを区別するためのこの機器は、
既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、抽出したデータにマーク付けし、マーク付けしたデータ及び訓練されるデータを訓練データセットへとマージするように構成されるデータ抽出モジュールと、
訓練データが属するトピックを得るために訓練データセットをクラスタリングするように構成されるクラスタリングモジュールと、
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別するように構成されるトピック区別モジュールと
を含む。
【００４６】
好ましくは、クラスタリングモジュールはＬＤＡクラスタリング法を使用することによって訓練データセットをクラスタリングする。
【００４７】
この実施形態では、ＬＤＡクラスタリング法を使用してクラスタリングすることによって得られるトピックの数は既知のトピックの数よりも多い。
【００４８】
この実施形態では、データ抽出モジュールが既知のトピックに対応するデータからデータを抽出し、抽出したトピックにマーク付けし、マーク付けしたデータ及び訓練されるデータを訓練データセットへとマージするとき、マーク付けしたデータが訓練されるデータよりも少ない。
【００４９】
この実施形態では、クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別するとき、トピック区別モジュールが以下の操作：
既知のトピックの全てのマーク付けしたデータが１つのトピック内でのみ現れる場合、そのトピックを既知のトピックとして区別すること、及び
あるトピック内に既知の任意のトピックのマーク付けしたデータのいずれも現れない場合、そのトピックを新しいトピックとして区別すること
を行う。
【００５０】
この実施形態では、訓練データが属するトピックを得るためにクラスタリングモジュールが訓練データセットをクラスタリングすることが、
各トピック下の各キーワードに対応する確率をクラスタリングによって得ること
を更に含む。
【００５１】
明らかにこの実施形態では、クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかをマーク付けしたデータに従って区別するとき、トピック区別モジュールが以下のステップ：
クラスタリングによって得られるトピックが既知のトピックか新しいトピックかを、クラスタリングによって得られる各トピックに対応するキーワードに従って更に判断すること
を更に行う。
【００５２】
上記の実施形態は、本発明の技術的解決策を限定するのではなく説明するために使用したに過ぎない。本発明の趣旨及び本質から逸脱することなしに、当業者は本発明に従って様々な対応する変更及び変形を加えることができる。しかし、それらの対応する変更及び変形は本発明の添付の特許請求の範囲の保護範囲に全て含まれるものとする。
【図１】
2019510301.tif 000003
【図２】
2019510301.tif 000004
【国際調査報告】
2019510301.tif 000005
2019510301.tif 000006
2019510301.tif 000007
2019510301.tif 000008